package com.atguigu.watermark;

import com.atguigu.bean.WaterSensor;
import com.atguigu.functions.MapFunction2Impl;
import org.apache.commons.lang3.time.DateFormatUtils;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.time.Duration;

/**
 * @author gmd
 * @desc 无序流中内置水位线设置
 * @since 2024-11-30 03:04:49
 */
public class WatermarkOrderLess {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        /**
         * 演示水位线在多并行度下的传递
         * --------------------------------
         * 1. 接收到上游多个水位线，取最小值。这样可以确保下游算子接收到最小的水位线，避免数据丢失
         * 2. 往下游多个发送水位线，广播模式。这样可以确保所有下游算子都接收到最新的水位线
         */
        env.setParallelism(2);

        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
                .socketTextStream("127.0.0.1", 7777)
                .map(new MapFunction2Impl());

        // 1.定义Watermark策略
        WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
                // 1.1 指定watermark生成：乱序的，等待3s
                .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
                // 1.2 指定 时间戳分配器，从数据中提取
                .withTimestampAssigner((element, recordTimestamp) -> {
                    // 返回的时间戳，单位：毫秒
                    System.out.println("数据=" + element + "，recordTs=" + recordTimestamp);
                    return element.getTs() * 1000L;
                });

        // 2.给无序流绑定watermark策略
        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorSwitchWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);


        sensorSwitchWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())
                // 3.使用 事件时间语义 的窗口
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
                .process(
                        new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {

                            @Override
                            public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
                                long startTs = context.window().getStart();
                                long endTs = context.window().getEnd();
                                String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
                                String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");

                                long count = elements.spliterator().estimateSize();
                                out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
                            }
                        }
                )
                .print();

        env.execute();
    }

    /*
     * 内置Watermark的生成原理
     * =======================
     *
     * 以下是内置Watermark的生成原理的说明：
     *
     * 1. 都是周期性生成的： 默认200ms
     *    - Watermark的生成是周期性的，意味着它会在固定的时间间隔内生成新的Watermark。
     *    - 默认的生成周期是200ms，可以根据需要进行调整。
     *
     * 2. 有序流： watermark = 当前最大的事件时间 - 1ms
     *    - 在有序流中，Watermark的生成基于当前最大的事件时间。
     *    - Watermark的值是当前最大的事件时间减去1ms，这样可以确保Watermark始终小于当前最大的事件时间。
     *
     * 3. 乱序流： watermark = 当前最大的事件时间 - 延迟时间 - 1ms
     *    - 在乱序流中，Watermark的生成基于当前最大的事件时间和延迟时间。
     *    - Watermark的值是当前最大的事件时间减去延迟时间和1ms，这样可以确保Watermark始终小于当前最大的事件时间。
     */

}
